强化学习概念、以及在推荐系统中的对应
DP算法本质思想
马尔科夫决策
蒙特卡洛搜索所树(MCTS)
UCB及其在推荐系统中的应用
汤普森采样法
Q-Learning、DRN、策略梯度
强化学习在推荐场景中的应用
工业界项目的部署
推荐系统岗位的面试要点
大厂的面试攻略
如何准备简历、包装自己
职业规划
助你成为 行业TOP10%的工程师
对课程有意向的同学
02 课程中的实战项目
1. 相似推荐场景项目
项目描述：
工业界中 ， 推荐系统已经逐步渗入到各个场景下 ， 从最常见的信息流、首页猜你喜欢等 ， 到看了又看、买了又买 ， 以及相似物品推荐等 。 本项目将以此为切入点 ， 带领学员们体验相似推荐场景的算法与工具、以及工业界的使用经验、心得、trick 。
项目预期结果：
掌握相似推荐场景的常用算法和工具、以及使用经验 ， 具备独立完成相似推荐场景的能力 。
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2. 资讯信息流召回场景项目
项目描述：
目前业界最主流的推荐系统使用“多路召回+精排”的方式 ， 本项目中 ， 带你掌握这种工业界最流行的推荐方式 ， 你将使用DSSM等深度网络算法 ， 并基于ANN检索的方式实现召回 ， 最后使用精排 ， 对每个候选物品进行打分并排序 ， 最后按照得分对用户进行物品展示 ， 用此种方式还原真实工业界场景 。
项目预期结果：
此项目将为学员带来完整的工业界推荐算法与数据流 ， 麻雀不大 ， 但五脏俱全 ， 令你掌握深度召回、向量化检索、深度排序以及工程化部署等 ， 完全具备一个合格的推荐算法工程师能力 。
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3. 多目标排序场景项目项目描述： 随着推荐系统的发展 ， 无论是流量化场景 ， 还是商业化场景 ， 多目标的拟合在推荐系统中的重要性 ， 慢慢的从小荷才露尖尖角 ， 迅速的发展成为执牛耳的地位 ， 本项目将多目标排序单独作为一个模块 ， 分别利用工业界经典以及最新方法来体验多目标排序的美妙 。
项目预期结果：
掌握推荐领域的高阶技术-多目标排序的算法的工程实践 ， 在深度排序的基础上进一步拓展排序的优化空间 。
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